En el mercado existen varias herramientas para la visualización de datos, algunas se sustentan en lenguajes de programación como Python o R, otras son de uso general y orientado a la web como Flot, Raphael.js o en la que nos detenemos hoy, D3.js.
Uso de estándares web
D3.js (por sus siglas Data-Driven Documents) es una librería JavaScript para manipular y visualizar documentos basados en datos, creando todo tipo de gráficos, desde los más sencillos a completas visualizaciones interactivas, usando para ello HTML, SVG y CSS. El uso de estos estándares permite que funcione en cualquier navegador. Un vistazo a su galería de ejemplos da muestra de su versatilidad y potencia.
Por ello es una de las herramientas preferidas de los periodistas, que están descubriendo otra forma de contar historias, siendo muy utilizada por el New York Times o The Guardian, por poner solo un par de ejemplos.
Aprendizaje
No una herramienta fácil de aprender, especialmente si no se tienen conocimientos de SVG, pero destaca la enorme comunidad que existe apoyando el proyecto, que publica abundante documentación, tutoriales, ejemplos, etc. Aun así, tener una base de JavaScript, HTML5, DOM y CSS y SVG mejorara nuestra curva de aprendizaje.
El valor de los datos
La información es valor, y negocio. Conceptos como el de big data o el de datos abiertos (open data) nos obligan a replantearnos el uso de los datos en la investigación, en el mundo académico o en los negocios. El uso de la tecnología es fundamental para recuperar e interpretar la extraordinaria cantidad de datos e informaciones que se generan cada día, miles de fuentes abiertas con información no siempre estructurada.
Por citar un ejemplo, solo la reutilización de la información pública en España ya genera un volumen de negocio anual de entre 550 y 650 millones de euros y el sector emplea directamente a cerca de 5.500 trabajadores, según el reciente Estudio de Caracterización del Sector Infomediario, realizado por el ONTSI (Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y la Sociedad de la Información).
La visualización de datos ha pasado a ser fundamental para comprender las relaciones que se establecen entre los datos, que patrones siguen o detectar dependencias y la información geográfica no puede permanecer ajena a este proceso.
